es.davy.ai

Preguntas y respuestas de programación confiables

¿Tienes una pregunta?

Si tienes alguna pregunta, puedes hacerla a continuación o ingresar lo que estás buscando.

  • es.davy.ai/
  • Programación /
  • ¿Es necesario escribir un bucle de entrenamiento personalizado para obtener el valor de pérdida en cada época con Flux.jl?

¿Es necesario escribir un bucle de entrenamiento personalizado para obtener el valor de pérdida en cada época con Flux.jl?

06 Jun, 2023 Programación

Flux.jl ofrece una útil función train! la cual, junto con la macro @epoch impartida, puede servir como el ciclo principal de entrenamiento. Sin embargo, a diferencia de la mayoría de los ciclos de entrenamiento personalizados, no hay información de salida sobre la precisión / pérdida del modelo durante cada época de entrenamiento. La función train! proporciona una llamada de retorno opcional que parece que podría usarse para mostrar la precisión de entrenamiento, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. ¿Es posible obtener estos valores usando @epoch y train! o tengo que escribir un ciclo de entrenamiento personalizado?

Tags:  ,

Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Flux.jl proporciona la función “train!” con una función callback opcional para hacer un seguimiento del rendimiento del modelo durante el entrenamiento. Usando “@epoch” y “train!”, puedes escribir tu propia función callback personalizada para calcular e imprimir la precisión o la pérdida del entrenamiento en cada época.

    Aquí hay un ejemplo de implementación de una función callback que hace un seguimiento e imprime la precisión del entrenamiento:

    function acc_cb(data, model)
    acc = accuracy(model(data[1]), data[2])
    println("Precisión después de la época $epoch: $acc")
end

    Esta función toma los datos y el modelo, y calcula la precisión usando alguna función auxiliar “accuracy”. La instrucción “println” imprime el valor de precisión después de cada época.

    Ahora, para usar esta función callback con “train!”, solo pásala como argumento:

    train!(loss, params(model), data, opt, cb=acc_cb)

    Esto debería imprimir la precisión después de cada época durante el entrenamiento. Puedes modificar esta implementación para hacer un seguimiento de la pérdida o cualquier otra métrica de rendimiento también.

    Entonces, para responder a la pregunta, es posible obtener valores de precisión o pérdida usando “@epoch” y “train!”. Solo necesitas escribir una función callback personalizada para calcular e imprimir estos valores en cada época.

Comments are closed.